在传统非信创系统迁移到信创系统需要有需要考虑哪些事情，如何做适配？

KAFKA集群，版本2.7，通过ZK控制创建主题，源端生产推送报文，一个TOPIC分区40个，报文OFFSET从0开始，一切正常突然下游消费报错，提示报文OFFSET不连续提取KAFKA报文发现，个别分区报文的OFFFSET异常，从2000直接跳跃到300多亿，并在这个数字上继续增加，过了几条报文，又异常了，直接不停的重复0...(more)

容器化后的redis、kafka等如何构建容灾架构，实现跨数据中心的切换接管

国内头部的航空公司，比如南航，东航等，目前对容器化私有云使用情况如何？对外做服务发布是如何做的，是采用纯开源的方案实现，还是也有采用专业硬件负载设备做服务发布的方案呢？...(more)

比如：如何对比和测试 RabbitMQ 与其他类似中间件的性能和功能？能否与国产操作系统麒麟完美适配？

H3C8840四控制器，node1故障，更换控制器，如何回灌OS

中间件容器化，对于运维人员可能要掌握一些新的技术，比如K8S docker等，运维人员如果要掌握此平台，需要具备什么样的技术要求？

中间件容器化之后，中间件的镜像的模版是如何维护的呢？比如，镜像如果是开源的，如何保证安全性和稳定性?

对于中间件集群的配置，比如redis 一主多从，中间件容器化之后，相较与传统服务器上的配置 有什么不同呢？

大语言模型未来基础架构的应用趋势是否是容器+裸金属物理机部署？不知道大家对这块判断如何？欢迎大家投票后可以说出您判断的原因。

基于本地盘的话，持久化数据恢复起来很麻烦，感觉容器化以后operator很重要，还有管控平台如何对接运维工具，CICD工具等。

信创的操作系统相比于非信创现在可以真正做哪些事情？做系统级的dhcp？ldap？dns？还是应用类的？有没有什么具体案例？

信创的稳定性、性能和故障率情况？运维的难度、投入？和以前对比的变化？运维所需要技术能力的变化？

信创产品的性能是否有提升或者下降？提升或下降是通过什么方法或手段测出来的？在使用中容易遇到的问题有什么？

信创操作系统和非信创Linux三者在日常使用中有哪些明显的差异呢？比如软件的安装，日常命令使用等等，尤其是在快速上手新的操作系统的阶段。

容器化部署通常需要自动化运维和管理，如何高效实现自动化CICD工作流程

数据和知识获取困难 - 大模型需要大量高质量数据和知识进行训练，获取和管理海量数据的难度和成本很高，金融行业虽然数据量巨大，但是数据的清洗和筛选的过程耗时耗力。工程化能力缺乏 - 大模型更偏向系统工程,需要数据工程和模型工程能力，工程化人才短缺,隐性成本高于硬件成本...(more)

算力不足 - 高端GPU芯片如英伟达A10。0供应严重短缺,价格飙升，国产芯片算力不足。 - 大模型对GPU算力需求激增,现有算力无法满足广泛市场需求网络性能瓶颈 - 大模型采用分布式训练,节点间通信消耗大- 网络性能和可靠性决定集群有效算力,网络成为AI算力瓶颈。芯片适配问题 ...(more)

主要是为了避免中间件容器化造成资源竞争和性能下降，尽量避免相互影响。